• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권6호
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• pp.632-641
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• 2023

Central nervous system tumors are identified as tumors of the brain and spinal cord. The associated morbidity and mortality of cerebrospinal tumors are disproportionately high compared to other malignancies. While minimally invasive techniques have initiated a revolution in neurosurgery, artificial intelligence (AI) is expediting it. Our study aims to analyze AI's role in the neurosurgical management of cerebrospinal tumors. We conducted a scoping review using the Arksey and O'Malley framework. Upon screening, data extraction and analysis were focused on exploring all potential implications of AI, classification of these implications in the management of cerebrospinal tumors. AI has enhanced the precision of diagnosis of these tumors, enables surgeons to excise the tumor margins completely, thereby reducing the risk of recurrence, and helps to make a more accurate prediction of the patient's prognosis than the conventional methods. AI also offers real-time training to neurosurgeons using virtual and 3D simulation, thereby increasing their confidence and skills during procedures. In addition, robotics is integrated into neurosurgery and identified to increase patient outcomes by making surgery less invasive. AI, including machine learning, is rigorously considered for its applications in the neurosurgical management of cerebrospinal tumors. This field requires further research focused on areas clinically essential in improving the outcome that is also economically feasible for clinical use. The authors suggest that data analysts and neurosurgeons collaborate to explore the full potential of AI.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.97-106
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• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.17-29
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• 2024

This study was conducted to select the restoration priority of forest damage sites in Gangwon Province. We first identified the status of damaged areas. We then selected restoration evaluation indicators through a literature review. We then set weights for these indicators through expert surveys. We next acquired data that can represent these indicators and spatially mapped them. Finally, we prioritized the restoration target sites by taking the weights. The results of the study showed that disaster sensitivity and ecologicality are important criteria for selecting the restoration priority of damage sites. The analysis showed that damage sites in Doam, Jeongseon, Samcheok and Inje are in urgent need of restoration. The results of this study are significant in that they selected the restoration priority of damage sites in Gangwon Province based on the restoration priority evaluation criteria selected based on expert surveys. However, the priority restoration areas derived from the results of this study are not actually implementing restoration projects at present. Therefore, it is judged that it would be efficient in various aspects to establish the restoration priority area based on scientific analysis techniques and carry out the project for efficient implementation of the restoration project. In this study, it can be pointed out that the priority of restoration of damage sites was derived based on data from the past due to the limitation of data acquisition. However, the fact that the priority restoration area inferred based on past data has been restored over time has improved the reliability of the study by verifying the usefulness of the priority extraction technique. In the future, if the priority of damage sites is extracted by extracting the restoration target area boundary through the latest data based on the methodology applied in this study, it is considered that it will be available as a result that can be applied to the field.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-245
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• 2024

본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.17-22
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• 2024

최근 ICT분야가 다양한 환경에서 사용되면서 지속가능한 농업 환경에서는 ICT 기술들을 활용하여 농작물별 병충해 분석, 농작물 수확시 로봇 사용, 빅 데이터로 인한 예측 등이 가능해졌다. 그러나, 지속 가능한 농업 환경에서는 자원의 고갈, 농업 인구 감소, 빈곤 증가, 환경 파괴 등을 해결하기 위한 노력이 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 지속 가능한 농업 환경 기반의 농작물의 생산 비용 감소 및 효율성을 증가하기 위한 인공지능 기반 빅 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 AI를 결합한 농작물의 빅 데이터를 처리함으로써 데이터의 보안성과 신뢰성을 강화하고, 더 나은 의사 결정과 비즈니스 가치 추출이 가능하다. 이는 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고, 데이터 중심의 비즈니스 모델의 발전을 촉진할 수 있다. 실험과정에서 제안 기법은 다량의 데이터가 생성되나, 일일이 정답을 태깅하기 힘든 농장 현장에서, 소량의 데이터에 대해서만 정확한 정답을 부여하고, 정답이 부여되지 않은 다량의 데이터와 함께 학습하여, 다량의 정답 데이터로 학습했을 때와 유사한 성능(오차율:0.05 이내)이 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.408-415
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.

• 대한화학회지
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• 제37권5호
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• pp.513-522
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• 1993

본 연구는 역상 액체 크로마토그래피에서 25가지 페롤류를 분리-분석하기 위한 용매의 최적 조건을 결정하고, 미량의 페놀류를 농축-분리하는데 그 목적을 두었다. 페놀류를 클로로 페놀, 메틸 페놀과 니트로 페놀로 분류하고 각각을 사성분 혼합 용매 시스템을 도입하여 최적 분리조건을 결정하였다. 분리 최적화는 통계적인 심플렉스 방법으로 overlapping resolution maps(ORM)를 사용하여 최적 용매조성을 결정하였으며, pH와 온도의 최적화 효과도 알아보았다. 또한 분리도를 향상시키고 분석시간을 줄이기 위해서 ORM-Prism 방법을 사용한 등선택성 다성분 기울기 용리 시스템을 도입하였다. 환경 오염수로부터 미량의 페놀류를 농축-분리하기 위해서 비극성 흡착제인 XAD-2와 강음이온교환 수지인 Dowex 1-X8로 구성되는 직렬 컬럼을 사용하여 그 농축-분리 성능을 평가하였다. 농축 효율을 평가하기 위해서 시료용액의 부피를 1L까지 증가시켰을 때 페놀을 제외한 모든 페놀류는 90% 이상의 회수율을 나타내었고, 검출 한계는 5ppb이었다. 한편 시판의 C18 카트리지법과 비교한 결과 XAD-2/Dowex 1-X8 법의 농축 효율과 선택성이 좋음을 알았다.

• 대한장애인치과학회지
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• 제8권1호
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• pp.10-14
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• 2012

자폐증 및 정신 지체가 있는 환자의 입술 깨물기 증상을 mouthguard를 사용하여 성공적으로 조절하였다. 치과적으로 접근 가능한 구강 내 자해 증상의 치료는 가철성 혹은 고정성 장치를 이용하거나 관련 치아의 발치, 악교정 수술 등을 시도할 수 있으며 각 환자에 맞는 적절한 치료법을 선택하는 것이 중요하다. 자해 행동이 일시적으로 개선되었다 해도 재발의 가능성이 높으므로 장기적인 관리와 소아정신과와의 협진 하에 정신심리학적 환경 개선 및 약물 치료가 병행되어야 할 것이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제26권4호
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• pp.341-348
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• 1996

저자는 마찰견인법으로 상악견치 후방견인시 저항원상실을 최소화하기 위해 근심 경사된 구치를 직립시키는 Molar Uprighting Spring의 작용기전을 응용하고 마찰견인법의 장점을 이용하여 임상적으로 사용이 용이하며 저항원상실이나 견치의 조절되지 못한 경사이동(uncontrolled tipping)등의 부작용을 최소화 할 수 있는 장치인 Molar Anchoring Spring(MAS)을 고안하였다. MAS를 임상에 적용한 결과 비교적 만족스러운 결과를 얻어 이에 장치를 소개하며 MAS의 저항원 조절능력과 견치의 이동양상을 평가하기 위하여 광탄성 모형을 제작한 후 주호선에 diameter 0.009" lumen size 0.030" NiTi closed coil spring만을 장착하여 250gm의 견인력이 발생하도록 한 경우와, 같은 NiTi closed coil spring으로 동일한 견인력 이 발생하도록 하고 .017" X .025" TMA wire로 $60^{\circ}$의 tip-back bend를 부여하여 수직교정력이 60-70gm이 되도록 제작한 MAS를 제1대구치 auxiliary tube에 삽입하고 견치 전방에 걸어준 경우를 비교실험 하여 견치견인시 초기응력분포를 관찰한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 주호선(main arch wire)에 저항원 조절을 위한 조치없이 견치에 수평견인력만을 가했을 때 구치부에 심한 저항원상실은 물론 견치의 원심이동양상도 조절되지 못한 경사이동(uncontrolled tipping)으로 나타났다. 2. 구치부의 저항원 조절을 위해 사용한 MAS는 견치의 원심이동 초기에 구치부 저항원 조절효과와 견치의 정출없는 조절된 경사이동(controlled tipping)을 유도할 수 있는 장치로 나타났다.